抖音推荐引擎是如何实现千人千面推荐效果的？

Question

抖音推荐引擎是如何实现千人千面推荐效果的？

Answer 1

抖音推荐引擎能够实现千人千面的推荐效果，可以根据用户喜好推荐内容。
从底层逻辑上来说，就是对海量的历史数据通过算法建模，预测用户未来所需，然后千人千面的推荐内容，实现信息找人的效果，但抖音推荐引擎的实际操作还要复杂一些。
作为具有抖音同款推荐能力的火山引擎智能推荐平台，我们看看它是怎么完成推荐的：首先企业可以基于自己经过用户授权的历史数据进行模型训练，对历史数据进行深度学习，在不同的策略之下建立不同的召回池（召回池在这里指从充斥着海量内容和商品的物品库里通过不同算法模型匹配出用户潜在感兴趣物品的集合，例如基于用户的兴趣内容的召回，或基于物品相似的协同过滤召回等）。经过训练好的模型进行排序，再对其结果进行干预，最终排列出针对不同用户最合适的推荐结果，完成智能推荐。
这个过程还可以成功应用到电商、内容、金融、社交、广告等行业。
例如某DAU达到百万的视频APP将火山引擎智能推荐平台接入到首页猜你喜欢后，无论是用户使用时长还是用户访问量都可以得到很大提升，由此还能促进商品曝光率以及消费转化带来的商业化指标的跃升，同时降低在人力、时间上的运营成本，真正实现分发场景多样，业务效益增长，使其成为强大的营销武器。
了解了抖音推荐引擎的推荐原理，就能理解用户为什么可以在抖音上连续刷到感兴趣的内容了。
所以，不管是做金融产品推荐、商品推荐、中长视频推荐还是内容推荐，都可以用火山引擎智能推荐平台。